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一种能进行篡改定位的音频双水印算法
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  • 159
  • 作者

    马朝阳张雪英李雯璐

  • 单位

    太原理工大学信息工程学院

  • 摘要
    提出一种音频双水印算法,解决双水印中认证水印的抗攻击鲁棒性差以及脆弱水印定位不准确的问题。鲁棒水印采用基于RBF神经网络的音频零水印方案作为版权认证水印,因为该水印方案不改变原始音频数据,所以具有良好的透明性;脆弱水印采用一种新的双极性量化方法嵌入,提高了脆弱水印的敏感性。实验结果表明,该方案认证水印具有很强的抗攻击鲁棒性,脆弱水印具有很强的敏感性,且能够对恶意篡改进行精确定位。
  • 关键词

    篡改定位零水印RBF双极性量化

  • 基金项目(Foundation)
    山西省自然科学基金资助项目(2010011020-1)；
  • 相关文章

    [1]用遗传算法改进的RBF神经网络在语音识别系统中的应用

    [2]RBF网络和小波相结合的数字音频零水印算法

    [3]一种改进的基于LP倒谱特征的孤立词语音识别方法

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